美国佐治亚大学的马平教授28日上午9:30-10:30学院619学术报告，欢迎老师们莅临指导，祝好。
 
Leveraging in big data regression.
  Ping Ma

Advances in science and technology in the past a few decades have led to big data explosion across a variety of fields. Extraction of useful information and knowledge from big data is a grand challenge. To tackle this challenge requires major breakthroughs in efficient computational and statistical approaches to big data analytics.

In this talk, I will present some leveraging algorithms, which make a key contribution to resolving the grand challenge. In these algorithms, by sampling a very small representative sub-dataset using smart algorithms, one can effectively extract relevant information of vast data sets from the small sub-dataset. Such algorithms are scalable to big data. These efforts allow pervasive access to big data analytics especially for those who cannot directly use supercomputers. More importantly, these algorithms enable massive ordinary users to analyze big data using tablet computers.

    报告人简介:

马平教授，2003年8月毕业于美国普渡大学并获得统计学专业博士学位,师从于国际统计学界领军人物顾冲教授。2003年8月 至2005年8月于美国哈佛大学在国际统计学界领军人物刘军教授指导下进行博士后研究。2005年8月起，任职于美国伊利诺伊大学香槟分校助理教授、副教授，现担任美国佐治亚大学教授。

马平教授的主要研究方向为超大样本的统计理论方法研究,数据驱动的非参数逆模型方法的发展和应用研究以及基因调控网络分析的发展研究，主持了美国国家科学基金项目6项,总金额共 433.5万美元。近五年发表学术论文 16 篇，其中以第一作者或通讯作者发表论文近14篇；单篇论文最高被引用次数将近140次。 获得加拿大统计期刊(The Canadian Journal of Statistics)2011年度最佳论文奖，美国国家科学基金2011年度CAREER奖。2013-2014年度全美国家超级计算机中心教授奖席. 担任国际著名学期刊Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, Journal of the American Statistical Association, Frontiers in Genetics以及Journal of Statistics Planning and Inference副主编。入选International Statistical Institute会士。